Referenz für ultralytics/data/build.py
Hinweis
Diese Datei ist verfügbar unter https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/data/build .py. Wenn du ein Problem entdeckst, hilf bitte mit, es zu beheben, indem du einen Pull Request 🛠️ einreichst. Vielen Dank 🙏!
ultralytics.data.build.InfiniteDataLoader
Basen: DataLoader
Dataloader, der Arbeiter wiederverwendet.
Verwendet dieselbe Syntax wie der Vanilla DataLoader.
Quellcode in ultralytics/data/build.py
__init__(*args, **kwargs)
DataLoader, der unendlich viele Worker recycelt, erbt von DataLoader.
Quellcode in ultralytics/data/build.py
__iter__()
__len__()
reset()
Iterator zurücksetzen.
Dies ist nützlich, wenn wir die Einstellungen des Datensatzes während des Trainings ändern wollen.
ultralytics.data.build._RepeatSampler
Ein Sampler, der sich ewig wiederholt.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
sampler |
sampler
|
Der Sampler zum Wiederholen. |
erforderlich |
Quellcode in ultralytics/data/build.py
__init__(sampler)
ultralytics.data.build.seed_worker(worker_id)
Dataloader Worker-Seed setzen https://pytorch.org/docs/stable/notes/randomness.html#dataloader.
ultralytics.data.build.build_yolo_dataset(cfg, img_path, batch, data, mode='train', rect=False, stride=32, multi_modal=False)
Erstelle den YOLO Datensatz.
Quellcode in ultralytics/data/build.py
ultralytics.data.build.build_grounding(cfg, img_path, json_file, batch, mode='train', rect=False, stride=32)
Erstelle den YOLO Datensatz.
Quellcode in ultralytics/data/build.py
ultralytics.data.build.build_dataloader(dataset, batch, workers, shuffle=True, rank=-1)
Liefert einen InfiniteDataLoader oder DataLoader für das Trainings- oder Validierungsset zurück.
Quellcode in ultralytics/data/build.py
ultralytics.data.build.check_source(source)
Überprüfe den Quelltyp und gib die entsprechenden Flag-Werte zurück.
Quellcode in ultralytics/data/build.py
ultralytics.data.build.load_inference_source(source=None, batch=1, vid_stride=1, buffer=False)
Lädt eine Inferenzquelle für die Objekterkennung und wendet die notwendigen Transformationen an.
Parameter:
Name | Typ | Beschreibung | Standard |
---|---|---|---|
source |
(str, Path, Tensor, Image, ndarray)
|
Die Eingangsquelle für die Inferenz. |
None
|
batch |
int
|
Stapelgröße für Datenlader. Standard ist 1. |
1
|
vid_stride |
int
|
Das Bildintervall für Videoquellen. Standard ist 1. |
1
|
buffer |
bool
|
Legt fest, ob Stream-Frames gepuffert werden sollen. Die Voreinstellung ist False. |
False
|
Retouren:
Name | Typ | Beschreibung |
---|---|---|
dataset |
Dataset
|
Ein Datensatzobjekt für die angegebene Eingabequelle. |
Quellcode in ultralytics/data/build.py
Erstellt am 2023-11-12, Aktualisiert am 2024-05-08
Autoren: Burhan-Q (1), Laughing-q (1), glenn-jocher (3)